Architecture Diagnostic | つくったもの

BACKGROUND

教科書的な知識（ロードバランサーやキャッシュの配置）は知っていても、実際のシステム設計面接や実務では「なぜその構成なのか」「制約変化時に何を犠牲にして何を守るか」の判断根拠が問われます。しかし汎用AIは迎合的で、客観的な現在地を知る手段がありませんでした。

固定シナリオ（画像投稿SNS等）に対して要件開示・構成図描画・Evidence Lock（証拠固定）・10倍負荷の追加制約までを決定論的ステートマシンで無人に進行。AI評価を厳格なスキーマと費用Authorityで制約し、誇張のない客観的な現在地レポートを出力します。

面接の進行・状態遷移・証拠収集はプログラムがルール通り厳格に統制し、AIは制約された入力投影と評価生成のみに限定することで、AIの暴走や再現性の欠如を防止しました。

アクセスがない時間はサーバー費用が一切かからない仕組みを採用。また、診断データは一定期間（30日）が過ぎると自動的に完全に消去されるように設定し、運用費を抑えながら利用者のプライバシーを守っています。

特定のAIサービスに依存しない共通の接続構造をつくり、いつでもモデルの変更や併用ができるようにしています。さらに、面接1回ごとに利用できるAIコストの上限をシステム的に制限し、想定外の高額請求が物理的に起きないよう安全性を担保しました。

ローカル環境での完全無人診断フロー（25分セッション）と参照レポート比較ワークベンチが稼働中。